DQA工程师（数据质量保证工程师）面试通常会围绕数据质量管理的核心技能展开，重点考察候选人对数据治理、测试方法、工具应用及问题解决能力的掌握程度。关键亮点包括：数据清洗与验证经验、SQL/Python等工具熟练度、异常检测逻辑、团队协作能力以及对行业标准的理解。
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数据质量管理基础
面试官可能询问数据质量的定义、常见问题（如重复、缺失、不一致数据）及解决思路，要求举例说明如何制定数据质量标准或设计数据质量评估指标。 -
技术工具与编程能力
- SQL：考察复杂查询编写能力，例如如何通过JOIN或窗口函数识别数据异常。
- Python/R：可能要求手写代码片段，演示数据清洗（如Pandas处理脏数据）或自动化测试脚本。
- ETL工具：熟悉Informatica、Talend等工具的工作流程和排错方法。
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测试方法与案例
- 如何设计数据测试用例（如边界值分析、抽样规则）？
- 是否使用过数据剖析（Data Profiling）工具？如何通过统计分析发现隐藏问题？
- 实际场景题：假设某报表数据突然波动，如何定位原因并验证？
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团队协作与流程
- 如何与数据工程师、业务部门沟通需求？是否参与过数据治理项目？
- 熟悉敏捷开发或CI/CD流程中如何嵌入数据质量检查环节。
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行业相关经验
若应聘金融、医疗等领域，可能涉及行业合规要求（如GDPR、HIPAA）及敏感数据处理经验。
提示：面试前建议复习数据质量框架（如DMBOK）、准备实际项目案例，并熟悉应聘公司业务场景的数据痛点，突出逻辑严谨性和细节把控力。
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